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Detector de Retórica de Má-Fé

Descreve padrões que podem indicar comunicação de má-fé ou manipulativa, incluindo gish gallop, whataboutism, policiamento de tom, motte-and-bailey, sealioning, mentira por omissão, desvio e evasão estratégica. Use quando o usuário suspeitar de manipulação, notar repetido não engajamento, quiser analisar táticas de debate, ou mencionar 'má-fé', 'desvio', 'manipulação', 'fugir da pergunta', 'evitar o assunto', 'gaslighting', 'mover as balizas'. Descreve padrões comportamentais sem fazer diagnósticos psicológicos.

O que é Detector de Retórica de Má-Fé?

Este skill, 'Detector de Retórica de Má-Fé', capacita agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) a identificar e analisar padrões de comunicação que podem indicar má-fé, manipulação ou táticas de debate desonestas. Ele é útil quando um usuário suspeita que está sendo manipulado, quando confrontado com respostas evasivas, ou quando deseja entender melhor a dinâmica de uma conversa difícil. O skill oferece um framework estruturado para analisar trocas, baseado em árvores de decisão que avaliam o desvio da pergunta original, o padrão de resposta e o efeito emocional. Ele também inclui modos de falha comuns (como viés de confirmação de padrão) e fornece exemplos práticos (como Motte-and-Bailey no trabalho ou DARVO em relacionamentos) para ilustrar a análise. Importante: o skill não diagnostica condições psicológicas, concentrando-se apenas em descrições comportamentais, e estabelece limites claros, recusando-se a ajudar usuários a implantar táticas de má-fé eles mesmos.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/bad-faith-rhetoric-detector

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Documentação

O que Detector de Retórica de Má-Fé faz?

Quando Usar Este Skill

Carregue este skill quando o usuário suspeitar de manipulação, perguntar sobre respostas de "má-fé", quiser analisar táticas de debate, ou usar frases como "fugir da pergunta", "mover as balizas" ou "gaslighting".

PONTOS DE DECISÃO

Identificação de Tática Primária (quando múltiplos padrões coexistem)

1. QUAL foi a pergunta/afirmação original?
   ↓
2. COMO a resposta lidou com isso?
   ├─ Ignorou completamente → Obstrução ou Desvio
   ├─ Substituiu por um tópico diferente → Whataboutism ou Gish Gallop
   ├─ Atacou o estilo de perguntar → Policiamento de Tom
   ├─ Recuou para uma afirmação mais segura → Motte-and-Bailey
   └─ Exigiu provas excessivas → Sealioning ou Transferência de Ônus
   ↓
3. QUAL foi o efeito emocional?
   ├─ Exaustão pelo volume → Gish Gallop (primário)
   ├─ Dúvida sobre a própria razoabilidade → DARVO ou Gaslighting
   ├─ Confusão sobre o que foi acordado → Mover as Balizas
   └─ Frustração com o não engajamento → Obstrução (primário)

Árvore de Avaliação de Confiança

Alta Confiança (>80%):
├─ O padrão aparece 3+ vezes na troca
├─ Citações claras demonstram o comportamento
└─ O efeito na conversa é óbvio

Confiança Média (50-80%):
├─ O padrão aparece 1-2 vezes
├─ Alguma ambiguidade na interpretação
└─ Pode ser comportamento defensivo

Baixa Confiança (<50%):
├─ Instância única apenas
├─ Múltiplas interpretações razoáveis
└─ O contexto sugere possível boa-fé

Seleção de Estratégia de Resposta

SE o relacionamento é inseguro OU o padrão é claramente intencional
   → Nomear + Sair (usar scripts de limite)

SENÃO SE o padrão parece defensivo/sobrecarregado
   → Nomear + Pausar ("Vamos dar um passo atrás...")

SENÃO SE o usuário precisa de um relacionamento contínuo
   → Nomear + Limitar ("Vou me envolver com X, mas não com Y")

SENÃO SE é uma interação única
   → Sair sem explicação

MODOS DE FALHA

Antipadrão: "Viés de Confirmação de Padrão"

Sintoma: Encontrar má-fé em toda parte, mesmo em trocas ambíguas Regra de Detecção: Se >70% das trocas analisadas mostram "má-fé", você está exagerando Correção: Force uma interpretação caridosa primeiro, depois combine o padrão

Antipadrão: "Excesso Terapêutico"

Sintoma: Diagnosticar condições psicológicas a partir de padrões de retórica Regra de Detecção: Usar palavras como "narcisista", "sociopata" ou "transtorno de personalidade" Correção: Ater-se apenas a descrições comportamentais: "Esse padrão de resposta evita..."

Antipadrão: "Detecção de Falsa Equivalência"

Sintoma: Rotular discordância legítima como "má-fé" Regra de Detecção: Sem desvio real de pergunta, apenas uma resposta indesejada Correção: Distinguir entre "não respondeu como eu queria" vs "não respondeu nada"

Antipadrão: "Análise Armamentista"

Sintoma: Usuário quer ajuda para implantar essas táticas ele mesmo Regra de Detecção: Perguntas focam em "como fazer" em vez de "isso está acontecendo" Correção: Recusar ajudar com implantação tática; redirecionar para discurso produtivo

Antipadrão: "Loop de Paralisia Analítica"

Sintoma: Catalogação infinita sem decisão ou ação Regra de Detecção: 3+ rodadas de identificação de padrões sem estabelecer limites Correção: "O que você quer fazer com essa informação?" Forçar ponto de decisão

EXEMPLOS PRÁTICOS

Exemplo 1: Motte-and-Bailey no Trabalho

Usuário: "Meu chefe disse na reunião que nosso departamento 'precisa de uma grande reestruturação e algumas pessoas não estão dando conta do recado'. Quando perguntei em particular quem especificamente e quais mudanças, ele disse 'Só estou dizendo que todos precisamos melhorar nosso desempenho'. Isso é má-fé?"

Processo de Análise:

  1. Afirmação original: Departamento precisa de grande reestruturação + algumas pessoas com baixo desempenho
  2. Resposta ao pedido de esclarecimento: Vago "todos precisam melhorar"
  3. Correspondência de padrão: Motte-and-Bailey (recuo de ameaça específica para incentivo genérico)
  4. Confiança: Alta (padrão claro de recuo)
  5. Explicação alternativa: Chefe pode não ter um plano específico, usando linguagem vaga para evitar compromissos prematuros

Saída: "Isso segue um padrão motte-and-bailey - fazer uma afirmação específica preocupante (grande reestruturação, pessoas não dando conta) e depois recuar para uma posição não controversa (todos devem trabalhar duro) quando pressionado por detalhes. Isso pode indicar que ele está testando reações antes de se comprometer com especificidades, ou ele pode não ter um plano concreto mas quer criar urgência."

Exemplo 2: DARVO em Relacionamento

Usuário: "Eu disse ao meu parceiro que me senti magoado quando ele cancelou nossos planos de última hora de novo. Ele disse 'Não acredito que você está me atacando enquanto estou lidando com estresse no trabalho. Você nunca me apoia quando estou passando por dificuldades.' Eu fiz algo errado?"

Processo de Análise:

  1. Preocupação original: Padrão de cancelamento de planos de última hora causando mágoa
  2. Padrão de resposta: Negar erro, atacar usuário por levantar o assunto, posicionar-se como vítima
  3. Correspondência de padrão: DARVO (Negar-Atacar-Reverter Vítima/Ofensor)
  4. Explicação alternativa: Parceiro genuinamente sobrecarregado, reação defensiva a se sentir criticado
  5. Efeito: Usuário agora duvidando se sua preocupação era legítima

Saída: "Essa resposta segue DARVO - sua preocupação sobre planos cancelados foi negada ('não acredito que você está me atacando'), você foi atacado por levantá-la, e eles se reposicionaram como a vítima que precisa de apoio. Isso pode ser manipulador, ou pode ser uma reação defensiva de alguém que se sente sobrecarregado e criticado. O efeito, de qualquer forma, é que sua preocupação original (padrão de cancelamento) permanece não abordada."

GATES DE QUALIDADE

A análise está completa quando você pode responder SIM a todos:

  • Identificou a pergunta/afirmação original que foi supostamente evitada ou desviada
  • Mapeou como a resposta lidou (ou não lidou) com esse ponto original
  • Nomeou o(s) padrão(ões) específico(s) com nível de confiança (alto/médio/baixo)
  • Forneceu pelo menos uma explicação alternativa caridosa
  • Descreveu o efeito observável na conversa ou relacionamento
  • Verificou viés de confirmação de padrão (estou exagerando isso?)
  • Evitou diagnóstico psicológico (manteve-se em descrição comportamental)
  • Ofereceu opções práticas de próximos passos para o usuário
  • Verificou que citações/exemplos suportam a identificação do padrão
  • Considerou o contexto que poderia explicar o comportamento de forma diferente

LIMITES DE NÃO USO

NÃO use este skill para:

  • Ajudar usuários a implantar táticas de má-fé eles mesmos → Use facilitador-de-discurso-produtivo para persuasão ética
  • Diagnosticar transtornos de personalidade → Encaminhe para profissionais de saúde mental
  • Analisar suas próprias respostas em conversas → Use otimizador-de-clareza-de-comunicacao para autoaperfeiçoamento
  • Aconselhamento jurídico ou de RH sobre comunicação hostil → Encaminhe para profissionais jurídicos
  • Determinar se alguém está "mentindo" de forma definitiva → Use verificador-de-precisao-factual para alegações de verdade

Delegue quando:

  • Usuário precisar de scripts de resposta específicos → Use navegador-de-estabelecimento-de-limites
  • O foco for reparar comunicação danificada → Use facilitador-de-reparo-de-relacionamento
  • A análise revelar potencial abuso → Priorize recursos de segurança sobre análise de padrões

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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